一般演題ポスター　その他の生理検査（軸索興奮性、その他の誘発電位など）

[P12-7] ニューラルネットワークを使用した脈波解析による恐怖状態の判別手法の開発

^○原地絢斗¹, 山本祐輔¹, 村松歩¹, 長原一², 武村紀子², 中島悠太², 水野（松本）由子^1,3, 下條真司^2,3 (1.兵庫県立大学大学院　応用情報科学研究科, 2.大阪大学データビリティフロンティア機構, 3.大阪大学サイバーメディアセンター)

【目的】脈波解析結果の機械学習により，安静状態と恐怖状態で判別が行えるようにすることを目的とした。【方法】被験者は健常成人32 名とした。安静および恐怖視聴覚刺激を与えた時の脈波振幅値を測定し，解析区間180秒間を6エポックに分割してそれぞれ平均化した値を，無負荷状態と比較することで相対値を算出し，さらに，正規化を行い個人差のない脈波振幅値データを用いた。この6次元の時系列データを1エポックずつ入力層である6個のノードに入力し，2値分類を行った。本システムのニューラルネットワークは中間層に18個のノードを持っており，活性化関数としてReLU，最適化手法にlbfgs法，L2正則化項は0.002と設定した。【結果】本システムによる解析の結果安静刺激と恐怖刺激の分類精度は73.09 %となった。【結論】本システムにより脈波による恐怖状態の判別を行うことができる可能性が示唆された。